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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京航空航天大學申請的專利社交網(wǎng)絡中社交機器人的檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN117743597B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311763449.9，技術領域涉及：G06F16/36；該發(fā)明授權社交網(wǎng)絡中社交機器人的檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)是由王天博;王昭;夏春和設計研發(fā)完成，并于2023-12-21向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本社交網(wǎng)絡中社交機器人的檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種社交網(wǎng)絡中社交機器人的檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，屬于在線社交網(wǎng)絡領域。在社交網(wǎng)絡中的實體預處理階段運用了BERT預訓練模型，更有效的提取特征，同時引入了超圖，將社交網(wǎng)絡中復雜的異構關系細化為二元與多元關系，動態(tài)調(diào)整與發(fā)現(xiàn)社交機器人檢測場景中潛在的高階關系；且通過使用基于特征線性調(diào)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡，引入可學習的仿射變換參數(shù)，能有效提高對關鍵信息的利用能力；在優(yōu)化異構超圖神經(jīng)網(wǎng)絡時，采用元學習優(yōu)化的思想，自適應地生成不同檢測任務之間的通用模式識別策略。在小樣本數(shù)據(jù)場景下，本發(fā)明將克服人工智能對訓練數(shù)據(jù)的強依賴性，能夠利用通用策略與外部知識應對各類社交機器人檢測任務，提高檢測的準確性。

本發(fā)明授權社交網(wǎng)絡中社交機器人的檢測方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)在權利要求書中公布了：1.一種社交網(wǎng)絡中社交機器人的檢測方法，其特征在于，包括：從社交網(wǎng)絡中收集社交機器人和非社交機器人的社交網(wǎng)絡行為樣本，并從所述社交網(wǎng)絡行為樣本中抽取實體以及實體之間的交互關系；采用基于BERT的預訓練模型對實體進行特征編碼，獲得實體特征集；構造用于表征實體之間的交互關系的社交網(wǎng)絡異構圖；構建異構超圖神經(jīng)網(wǎng)絡；其中，所述異構超圖神經(jīng)網(wǎng)絡包括堆疊的多個神經(jīng)網(wǎng)絡層結構和一個線性層；每個神經(jīng)網(wǎng)絡層結構包括基于特征線性調(diào)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡、超圖聚合層和圖殘差結構，所述圖殘差結構用于匯總基于特征線性調(diào)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的局部特征和超圖聚合層輸出的全局特征；所述線性層用于聚合所有圖殘差結構匯總的特征，輸出聚合特征；所述超圖聚合層通過超圖聚合的方式聚合社區(qū)超邊與話題超邊對應的實體特征；所述超圖聚合層中的超圖依賴矩陣作為所述異構超圖神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)，超圖依賴矩陣隨著異構超圖神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練進行改變；將所述社交網(wǎng)絡異構圖輸入基于特征線性調(diào)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡，所述實體特征集和所述社交網(wǎng)絡異構圖輸入超圖聚合層，對所述異構超圖神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，并采用模型無關元學習的方法進行優(yōu)化，獲得社交機器人檢測模型；在采用模型無關元學習的方法進行優(yōu)化時：將所有的社交機器人按照類型進行劃分，并把優(yōu)化問題看作是類型的二元分類任務，采用基學習器為圖表征的線性分類器；選擇多種社交機器人類型作為元訓練任務，每個元訓練任務中都只包含一類社交機器人，其余都是非社交機器人；設置元學習器為隨機初始化的基于特征線性調(diào)制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡和超圖依賴矩陣；實時采集待檢測用戶的社交網(wǎng)絡行為，并生成待檢測用戶的實體特征和實際場景下的社交網(wǎng)絡異構圖；將待檢測用戶的實體特征和實際場景下的社交網(wǎng)絡異構圖輸入所述社交機器人檢測模型，輸出待檢測用戶的聚合特征，最終通過全連接神經(jīng)網(wǎng)絡，獲得待檢測用戶的社交機器人檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" >北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區(qū)學院路37號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。